(57)【要約】【課題】安定した顔検出結果をもとに撮影制御が可能なカメラを提供する。【解決手段】本発明のカメラ１００は、被写界を撮像する撮像部１１２と、撮像部１１２で撮像された画像から顔を検出する顔検出部１３１と、顔検出部で顔が検出された場合に、顔の画像を記憶する記憶部１２０と、記憶部に記憶されている顔の画像と、今回検出された顔の画像とを比較して一致度を演算する一致度演算部１３２と、一致度演算部の一致度の演算結果より、今回検出された顔が記憶部１２０に記憶されている顔と一致しているかを判定する一致判定部１３３と、一致判定部により今回検出された顔と、記憶部に記憶されている顔とが一致していると判定された場合、今回検出された顔の画像を利用して撮影制御を行い、一致判定部により今回検出された顔と、記憶部に記憶されている顔とが不一致であると判定された場合、今回検出された顔の画像を利用せずに撮影制御を行う撮影制御部１３４と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写界を撮像する撮像部と、
該撮像部で撮像された画像から顔を検出する顔検出部と、
前記顔検出部で顔が検出された場合に、該顔の画像を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されている顔の画像と、今回検出された顔の画像とを比較して一致度を演算する一致度演算部と、
前記一致度演算部の一致度の演算結果より、今回検出された顔が前記記憶部に記憶されている顔と一致しているかを判定する一致判定部と、
前記一致判定部により今回検出された顔と、前記記憶部に記憶されている顔とが一致していると判定された場合、今回検出された顔の画像を利用して撮影制御を行い、
前記一致判定部により今回検出された顔と、前記記憶部に記憶されている顔とが不一致であると判定された場合、今回検出された顔の画像を利用せずに撮影制御を行う撮影制御部と、
を備えること、を特徴とするカメラ。
【請求項２】
請求項１に記載のカメラであって、
前記記憶部には、前記今回検出された顔の、今までの一致回数が記憶されており、
前記撮影制御部は、該一致回数が閾値以上の場合、今回検出された顔の画像を利用して撮影制御を行い、該一致回数が閾値より小さい場合、今回検出された顔の画像を利用せずに撮影制御を行うこと、
を特徴とするカメラ。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のカメラであって、
前記一致度演算部は、顔の大きさ、及び該顔の位置変化の少なくとも１つを用いて前記一致度の演算を行うこと、
を特徴とするカメラ。
【請求項４】
請求項３に記載のカメラであって、
前記一致度演算部は、顔の大きさ、該顔の位置変化、及び該顔の輝度とを用いて前記一致度の演算を行うこと、
を特徴とするカメラ。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載のカメラであって、
前記撮影制御部が行う撮影制御は、自動焦点制御、自動露出制御、及び自動ホワイトバランス制御の少なくとも1つの制御であること、
を特徴とするカメラ。
【請求項６】
請求項３から５のいずれか１項に記載のカメラであって、
前記一致度演算部は、前記顔の位置変化を、検出された顔の大きさで規格化した値を用いて、前記一致度の演算を行うこと、
を特徴とするカメラ。
【請求項７】
請求項２に記載のカメラであって、
前記撮影制御部は、今回顔が検出されなかった場合であっても、今までの顔の一致回数が閾値以上の場合、前記記憶部に記憶されている顔の画像を用いて撮影制御を行うこと、
を特徴とするカメラ。
【請求項８】
請求項１から７のいずれか１項に記載のカメラであって、
前記撮影制御部は、前記記憶部に記憶されている顔を検出した時間と今回顔を検出した時間との時間差が閾値以上の場合、今回検出された顔の画像を利用せずに撮影制御を行うこと、
を特徴とするカメラ。
【請求項９】
被写界を撮像する撮像部で撮像された画像から顔を検出する顔検出部と、
前記顔検出部で顔が検出された場合に、該顔の画像を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されている顔の画像と、今回検出された顔の画像とを比較して一致度を演算する一致度演算部と、
前記一致度演算部の一致度の演算結果より、今回検出された顔が前記記憶部に記憶されている顔と一致しているかを判定する一致判定部と、
を備える顔検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラ及び顔検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
撮像素子や、ＡＥ（自動露出）センサを用いて顔検出を行い、その結果を利用して被写体を最適な明るさや適正な焦点位置で撮影する技術が多く存在している。また、顔検出において、重要度を演算し、多くの人物がいる際に、最も重視したい顔を選ぶことも可能となってきている。
しかしながら、顔検出の結果が安定しない場合、その結果を用いた自動焦点調節（ＡＦ）やＡＥの結果が安定せず、結果として撮影画像が撮影するたびに変化してしまうことになる。
このため、顔検出結果を元に、目標値の測光値に収束させていく時間をかけることで、安定化を図るものがある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１４７８１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記従来技術では、急な構図変更などに対応できず、また、自動露出の安定しか行うことが出来ない。
本発明の課題は、安定した顔検出結果をもとに撮影制御が可能なカメラを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、以下のような解決手段により前記課題を解決する。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。
【０００６】
請求項１に記載の発明は、被写界を撮像する撮像部（１１２）と、該撮像部（１１２）で撮像された画像から顔を検出する顔検出部（１３１）と、前記顔検出部（１３１）で顔が検出された場合に、該顔の画像を記憶する記憶部（１２０）と、前記記憶部（１２０）に記憶されている顔の画像と、今回検出された顔の画像とを比較して一致度を演算する一致度演算部（１３２）と、前記一致度演算部（１３２）の一致度の演算結果より、今回検出された顔が前記記憶部（１２０）に記憶されている顔と一致しているかを判定する一致判定部（１３３）と、前記一致判定部（１３３）により今回検出された顔と、前記記憶部（１２０）に記憶されている顔とが一致していると判定された場合、今回検出された顔の画像を利用して撮影制御を行い、前記一致判定部（１３３）により今回検出された顔と、前記記憶部（１２０）に記憶されている顔とが不一致であると判定された場合、今回検出された顔の画像を利用せずに撮影制御を行う撮影制御部（１３４）と、を備えること、を特徴とするカメラ（１００）である。
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のカメラ（１００）であって、前記記憶部（１２０）には、前記今回検出された顔の、今までの一致回数が記憶されており、前記撮影制御部（１３４）は、該一致回数が閾値以上の場合、今回検出された顔の画像を利用して撮影制御を行い、該一致回数が閾値より小さい場合、今回検出された顔の画像を利用せずに撮影制御を行うこと、を特徴とするカメラ（１００）である。
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載のカメラ（１００）であって、前記一致度演算部（１３２）は、顔の大きさ、及び該顔の位置変化の少なくとも１つを用いて前記一致度の演算を行うこと、を特徴とするカメラ（１００）である。
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載のカメラ（１００）であって、前記一致度演算部（１３２）は、顔の大きさ、該顔の位置変化、及び該顔の輝度とを用いて前記一致度の演算を行うこと、を特徴とするカメラ（１００）である。
請求項５に記載の発明は、請求項１から４のいずれか１項に記載のカメラ（１００）であって、前記撮影制御部（１３４）が行う撮影制御は、自動焦点制御、自動露出制御、及び自動ホワイトバランス制御の少なくとも1つの制御であること、を特徴とするカメラ（１００）である。
請求項６に記載の発明は、請求項３から５のいずれか１項に記載のカメラ（１００）であって、前記一致度演算部（１３２）は、前記顔の位置変化を、検出された顔の大きさで規格化した値を用いて、前記一致度の演算を行うこと、を特徴とするカメラ（１００）である。
請求項７に記載の発明は、請求項２に記載のカメラ（１００）であって、前記撮影制御部（１３４）は、今回顔が検出されなかった場合であっても、今までの顔の一致回数が閾値以上の場合、前記記憶部（１２０）に記憶されている顔の画像を用いて撮影制御を行うこと、を特徴とするカメラ（１００）である。
請求項８に記載の発明は、請求項１から７のいずれか１項に記載のカメラ（１００）であって、前記撮影制御部（１３４）は、前記記憶部（１２０）に記憶されている顔を検出した時間と今回顔を検出した時間との時間差が閾値以上の場合、今回検出された顔の画像を利用せずに撮影制御を行うこと、を特徴とするカメラ（１００）である。
請求項９に記載の発明は、被写界を撮像する撮像部（１１２）で撮像された画像から顔を検出する顔検出部（１３１）と、前記顔検出部（１３１）で顔が検出された場合に、該顔の画像を記憶する記憶部（１２０）と、前記記憶部（１２０）に記憶されている顔の画像と、今回検出された顔の画像とを比較して一致度を演算する一致度演算部（１３２）と、前記一致度演算部（１３２）の一致度の演算結果より、今回検出された顔が前記記憶部（１２０）に記憶されている顔と一致しているかを判定する一致判定部（１３３）と、を備える顔検出装置（１３０）である。
なお、符号を付して説明した構成は、適宜改良してもよく、また、少なくとも一部を他の構成物に代替してもよい。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、安定した顔検出結果をもとに撮影制御が可能なカメラを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】一眼レフタイプのカメラの一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】カメラ使用時におけるカメラフロー図である。
【図３】顔の一致度の演算を示すフローチャートである。
【図４】顔の大きさ変化による一致度係数の算出を示す図である。
【図５】顔の位置変化による一致度係数の算出を示す図である。
【図６】顔の輝度変化による一致度係数を算出する
【図７】前回と今回の顔の大きさを説明する図である。
【図８】第２実施形態のフローチャートを示す図である。
【図９】第３実施形態のフローチャートを示す図である。
【図１０】第４実施形態のフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
（第１実施形態）
以下、図面等を参照して、本発明の実施形態について説明する。
図１は一眼レフタイプのカメラ１００の一実施形態の構成を示すブロック図である。カメラ１００は、操作部１０１と、レンズ１０２と、表示部１０３と、第１撮像部１０４と、制御部１０５と、メモリカードスロット１０６と、モニタ１０７と、プリズム１０８と、接眼部１０９と、ミラー１１０と、シャッター１１１、第２撮像部１１２と、測光レンズ１１３とを備えている。
【００１０】
操作部１０１は、使用者によって操作される入力部材、たとえば電源スイッチ、レリーズボタン、ズームボタン、十字キー、決定ボタン、再生ボタン、削除ボタンなどを含んでいる。ここでHDRを行うか否かの選択や、その適応量の選択などが出来る。
【００１１】
レンズ１０２は、複数の光学レンズから構成されるが、図１では代表して1枚のレンズで表している。
表示部１０３は、例えば高分子分散型液晶で、この表示はレンズ１０２を通り、ミラー１１０によって導かれた光に重ね合わせられる。この表示が重畳された光は、プリズム１０８を通り、接眼部１０９と第２撮像部１１２に導かれる。
【００１２】
第２撮像部１１２は例えばＣＭＯＳやＣＣＤなどの複数画素からなるイメージセンサーである。第２撮像部１１２により撮像された画像は制御部１０５へと送られ、この画像を元に、制御部１０５は公知のシーン認識を行い（例えば顔検出など）、それに基づき自動露出を行い、露出を決定する。
【００１３】
第１撮像部１０４は、例えばＣＭＯＳやＣＣＤなどのイメージセンサーであり、撮像時にはミラー１１０が上がり、シャッター１１１が開いて、レンズ１０２によって結像した被写体像が、制御部１０５により決定された露出で撮像される。そして撮像により得られた画像信号を制御部１０５へ出力する。
制御部１０５は、第１撮像部１０４から入力された画像信号に基づいて所定の画像形式、たとえばＪＰＥＧ形式の画像データ（以下、本画像データ）を生成する。
【００１４】
また、制御部１０５は生成した画像データに基づいて、表示用画像データ、たとえばサムネイル画像データを作成する。
制御部１０５は、生成した本画像データとサムネイル画像データとを含み、さらにヘッダ情報を付加した画像ファイルを生成してメモリカードスロット１０６へ出力する。
本実施の形態では、本画像データとサムネイル画像データとは、いずれも例えばＲＧＢ表色系で表された画像データであるものとする。
【００１５】
メモリカードスロット１０６は、記憶媒体としてのメモリカードを挿入するためのスロットであり、制御部１０５から出力された画像ファイルをメモリカードに書き込んで記録する。
また、メモリカードスロット１０６は、制御部１０５からの指示に基づいて、メモリカード内に記憶されている画像ファイルを読み込む。
【００１６】
モニタ１０７は、カメラ１００の背面などに搭載された液晶モニタであり、当該モニタ１０７には、メモリカードに記憶されている画像やカメラ１００を設定するための設定メニューなどが表示される。
【００１７】
制御部１０５は、ＣＰＵ、メモリ、およびその他の周辺回路により構成され、カメラ１００を制御する。
なお、制御部１０５を構成するメモリ１２０には、ＳＤＲＡＭやフラッシュメモリが含まれる。ＳＤＲＡＭは揮発性のメモリであって、ＣＰＵがプログラム実行時にプログラムを展開するためのワークメモリとして使用されたり、データを一時的に記録するためのバッファメモリとして使用される。また、フラッシュメモリは、不揮発性のメモリであって、制御部１０５が実行するプログラムのデータや、プログラム実行時に読み込まれる種々のパラメータなどが記録されている。
【００１８】
また、制御部１０５は、メモリ１２０も含めた顔検出装置１３０を備える。顔検出装置１３０は、第２撮像部１１２で撮像された画像から顔を検出する顔検出部１３１を備える。顔検出部１３１で顔が検出された場合に、メモリ１２０には、その顔の画像が記憶される。そして顔検出装置１３０は、更に、メモリ１２０に記憶されている顔の画像と、今回検出された顔の画像とを比較して一致度を演算する一致度演算部１３２と、一致度演算部１３２の一致度の演算結果より、今回検出された顔がメモリ１２０に記憶されている顔と一致しているかを判定する一致判定部１３３と、を備える。
【００１９】
さらに、制御部１０５は、一致判定部１３３により今回検出された顔と、メモリ１２０に記憶されている顔とが一致していると判定された場合、今回検出された顔の画像を利用して撮影制御を行う。そして、制御部１０５は、一致判定部１３３により今回検出された顔と、メモリ１２０に記憶されている顔とが不一致であると判定された場合、今回検出された顔の画像を利用せずに撮影制御を行う撮影制御部１３４も備えている。ここで、撮影制御とは、これに限定されるものではないが、自動焦点制御、自動露出制御、及び自動ホワイトバランス制御等である。
【００２０】
次に、カメラ１００の使用時の流れについて説明する。
図２は、カメラ使用時におけるカメラ１００のフロー図である。以下の説明中、カメラの制御部１０５が行う動作のうち、特定部分である顔検出部１３１、一致度演算部１３２、一致判定部１３３、撮影制御部１３４が行う動作は、それぞれの部分が行う動作として説明する。
また、それらの特定部分の上位概念である制御部１０５が行う動作として示す部分は、上記特定部分の動作に含まれても良く、または特定部分以外の別の部分の動作であっても良い。
【００２１】
ステップＳ１０１で、第２撮像部１１２は、画像の取得を行う。
ステップＳ１０２で、制御部１００の顔検出部１３１は、第２撮像部１１２の出力を元に、公知の顔検出を行い、被写界にある顔を検出する。
制御部１０５は、さらに、ステップＳ１０３では今回のフレームで顔が検出されたかを判断する。今回のフレームで顔が検出された場合（Ｓ１０３，ＹＥＳ）、Ｓ１０４に進む。今回のフレームで顔が検出されなかった場合（Ｓ１０３，ＮＯ）、Ｓ１１３に進む。
【００２２】
ステップＳ１０４で制御部１０５は、メモリ１２０を参照して前回のフレームで顔が検出されたかを判断する。
前回のフレームで顔があった場合（Ｓ１０４，ＹＥＳ）、Ｓ１０５に進む。前回のフレームで顔がなかった場合（Ｓ１０４，ＮＯ）にはＳ１０６に進む。
【００２３】
（前回フレームに顔があった場合）
ステップＳ１０５（前回フレームに顔があった場合）で、一致度演算部１３２は、顔の一致度演算を行う。
顔の一致度は、メモリ１２０に記憶されている前フレームとの顔の大きさ、顔の位置、顔の輝度の差分や比で算出する。詳細は図３のフロー図を用いて説明する。
【００２４】
（顔の大きさ）
図３は、一致度演算部１３２による顔の一致度の演算を示すフローチャートである。
ステップＳ２０１で一致度演算部１３２は、顔の大きさ変化による一致度係数(以降dFaceSize)を算出する。
前回の顔の大きさFaceSize_Pastと、今回の顔の大きさFaceSize_Nowの比をDelta_FaceSizeとする。図７は、前回と今回の顔の大きさを説明する図である。図７の符号７００は第２撮像部１１２の画面を示し、符号７０１で示す画像が前回検出された顔で、符号７０２で示す画像が今回検出された顔である。
Delta_FaceSize = FaceSize_Now  /  FaceSize_Past
【００２５】
このDelta_FaceSizeが1よりも大きなとき、または１よりも小さなときは、前回顔と今回顔のサイズ変化が大きなとき場合である。またこれが1に近ければ近いほど、前回と今回の差が小さいということになる。このDelta_FaceSizeより、図４に従って、顔の大きさ変化による一致度係数dFaceSizeを算出する。
【００２６】
そして、
Delta_FaceSize ≦ ThSize1        のとき
dFaceSize = 0
ThSize1 ＜ Delta_FaceSize ＜ ThSize2        のとき
dFaceSize = (Delta_FaceSize−ThSize1)  /  (ThSize2−ThSize1)
ThSize2 ≦ Delta_FaceSize ≦ ThSize3        のとき
FaceSize = 1
ThSize3 ＜ Delta_FaceSize ＜ ThSize4        のとき
dFaceSize = 1 - (Delta_FaceSize−ThSize3)  /  (ThSize4−ThSize3)
ThSize4 ≦Delta_FaceSize        のとき
dFaceSize = 0
とする。
これらの閾値は、実験により求められ、最適化されている。
【００２７】
（顔の位置）
ステップＳ２０２で、一致度演算部１３２は、顔の位置変化による一致度係数(以降dFaceDist)を算出する。
前回の顔の座標(FaceX_Past,FaceY_Past)と、今回の顔の座標(FaceX_Now,FaceY_Now)の距離を今回の顔の大きさで規格化したものをDelta_FaceDistとする（図７参照。）
顔の大きさで規格化することにより、同じ移動距離でも、顔が大きなときには本係数の効果が小さくなり、顔が小さなときには本係数の効果が高くなる。
ΔX = FaceX_Past - FaceX_Now
ΔY = FaceY_Past - FaceY_Now
【数１】
2013046247.tif 000003
【００２８】
このDelta_FaceDistが大きなときは、顔の大きさに対する顔の移動距離が大きく、同一顔である可能性が低くなる。また、Delta_FaceDistが小さなときは、顔の大きさに対する顔の移動距離が小さく、同一顔である可能性が高くなる。Delta_FaceDistより、図５に従って、顔の位置変化による一致度係数dFaceDistを算出する。
【００２９】
Delta_FaceDist ≦ ThDist1        のとき
dFaceDist = 1
ThDist1 ＜ Delta_FaceDist ＜ ThDist2        のとき
dFaceDist = (Delta_FaceSize−ThSize1)  /  (ThSize2−ThSize1)
ThDist2 ≦ Delta_FaceDist        のとき
dFaceDist = 0
これらの閾値は、実験により求められ、最適化されている。
【００３０】
（顔の輝度）
ステップＳ２０３で、一致度演算部１３２は、顔の輝度変化による一致度係数(以降dFaceBv)を算出する。
前回の顔の輝度FaceBv_Pastと、今回の顔の輝度FaceBv_Nowの差の絶対値をDelta_FaceBvとする。
Delta_FaceBv = | FaceBv_Now - FaceBv_Past |
【００３１】
このDelta_FaceBvが大きなときは、顔の明るさの変化が大きく、同一顔である可能性が低くなる。また、Delta_FaceBvが小さなときは、顔の明るさの変化が小さく、同一顔である可能性が高くなる。Delta_FaceBvより、図６に従って、顔の輝度による一致度係数dFaceBvを算出する。
【００３２】
Delta_FaceBv ≦ ThBv1        のとき     
dFaceBv = 1
ThBv1 ＜ Delta_FaceBv ＜ ThBv2        のとき
dFaceBv = (Delta_FaceBv−ThBv1)  /  (ThBv2−ThBv1)
ThBv2 ≦ Delta_FaceBv        のとき
dFaceBv = 0
【００３３】
なお、上述した閾値ThSize1, ThSize2, ThSize3, ThSize4, ThDist1, ThDist2, ThBv1, ThBv2は、実験によって最適化された値を用いる。
【００３４】
以上により求まった、dFaceSize,dFaceDist,dFaceBvをWtSize,WtDist,WtBvという重みをかけて足し合わせ、顔の一致度dFaceMatchを計算する。
dFaceMatch = (dFaceSize×WtSize+ dFaceDist×WtDist + dFaceBv×WtBv)
/ (WtSize + WtDist + WtBv)
これらの重みは、基本的には１で構わないが、大きさ変化、位置変化、輝度変化の重要度を変えたい場合には、適宜調整してもよい。
これらの閾値は、実験により求められ、最適化されている。
以上のように、顔の一致度dFaceMatchを求める。
【００３５】
（前回フレームに顔がなかった場合）
ステップＳ１０６は、ステップＳ１０４において前回フレームに顔がなかった場合である。その場合、制御部１０５は、新しい顔の情報をメモリ１２０に記録する。
【００３６】
ステップＳ１０７で、一致判定部１３３は、ステップＳ１０４おいて前回フレームに顔があった場合であり、Ｓ１０５で算出された顔の一致度dFaceMatchが閾値ThFaceMatch以上かどうかを判断する。
【００３７】
ステップＳ１０８で、制御部１０５は、ステップＳ１０７において、顔の一致度dFaceMatchが閾値以上の場合（Ｓ１０７，ＹＥＳ）には、履歴一致回数FaceCountに1を足す。
ステップＳ１０９で、制御部１０５は、ステップＳ１０７において、顔の一致度dFaceMatchが閾値以下の場合（Ｓ１０７，ＮＯ）には、履歴一致回数FaceCountをゼロとする。
また、この閾値ThFaceMatchは実験により求めた値で、顔の一致度に関して最適化されている。
【００３８】
ステップＳ１１０で、制御部１０５は、履歴一致回数FaceCountが履歴回数閾値ThTotalCountよりも高いかどうかを判断する。
ステップＳ１１１で、撮影制御部１３４は、ステップＳ１１０において履歴一致回数FaceCountが履歴回数閾値ThTotalCountよりも高いと判断された場合には（Ｓ１１０，ＹＥＳ）、S１１１に示すように、顔の検出結果を自動露出や、自動焦点に利用する。
ステップＳ１１２で、撮影制御部１３４は、ステップＳ１１０において履歴一致回数FaceCountが履歴回数閾値ThTotalCountよりも低いと判断された場合には（Ｓ１１０，ＮＯ）、顔情報を利用しない自動露出や自動焦点などを行う。
すなわち、撮影者が選択しているＡＦポイントなどを参照し、自動露出や自動焦点が行われる。
【００３９】
つまり、同一顔が閾値回数よりも多くカウントされなければ、顔が採用されず、結果として、通り過ぎる人などの顔を余分に検出することがなくなり、ＡＥやＡＦの不安定さを取り除くことが可能である。
【００４０】
ステップＳ１１３で、制御部１０５は、レリーズ動作の検出を行う。
ステップＳ１１４で、制御部１０５は、ステップＳ１１３でレリーズ動作が検出された場合（Ｓ１１３，ＹＥＳ）に、カメラの撮像動作を行い、画像を記録する。
【００４１】
前後したが、ステップＳ１０３で、今回顔が検出されなかった場合、ステップＳ１１５に示すようにメモリ１２０に記録されている履歴の情報は削除される。
【００４２】
本実施形態では、顔が前回・今回共に１人検出されたときを例に説明をしたが、実際には何個あっても構わない。その場合には、今回顔と前回顔の全てを走査して一致度を計算し、最も一致度が高い顔を同一顔と考えることもできる。
【００４３】
（第２実施形態）
第２実施形態は、第１実施形態とカメラ１００の構成は同様であるので、その説明は省略する。第２実施形態が第１実施形態と異なるのは、カメラ使用時のフロー図である。図８に第２実施形態のフローチャートを示す。図８において、図２と同様のステップは、同一の符号を付し、その説明は省略する。
図８が第１実施形態の図２と異なるのは、以下の点である。
第２実施形態では、ステップＳ１０３において制御部１０５は、今回顔が検出されかった場合（Ｓ１０３，ＮＯ）、ステップＳ８０１において、顔の履歴不一致回数NoFaceCountに1を足してステップＳ８０２へ進む。
そして、ステップＳ８０２において、制御部１０５は、顔の履歴不一致回数NoFaceCountが閾値ThTotalCount2より大きい場合（Ｓ８０２，ＹＥＳ）は、履歴を削除する。
一方、ステップＳ８０２において制御部１０５は、顔の履歴不一致回数NoFaceCountが閾値ThTotalCount2以下の場合（Ｓ８０２，ＮＯ）、履歴は削除せずにＳ１１２へ進む。
すなわち、今回顔は検出されなかったが、顔が検出されなかった回数は所定以下である場合、顔の履歴は削除されない。また、今回顔は検出されなかったが、顔が検出されなかった回数は所定値より大きい、顔の履歴は削除される。
【００４４】
例えば、顔は存在しているが、一瞬、何らかの原因（誤検出や、何かが横切った場合など）で、顔が検出されない場合もある。このような場合、第２実施形態によると顔がフレーム内で検出されない回数が一定値より大きくないと顔の履歴は削除されない。すなわち、確実に顔が存在しない場合だけ、顔の履歴が削除されるので、より安定した顔検出が可能となる。
【００４５】
（第３実施形態）
第３実施形態は、第１実施形態とカメラ１００の構成は同様であるので、その説明は省略する。第３実施形態が第１実施形態と異なるのは、カメラ使用時のフロー図である。図９に第３実施形態のフローチャートを示す。図９において、図２と同様のステップは、同一の符号を付し、その説明は省略する。
【００４６】
図９が第１実施形態の図２と異なるのは、以下の点である。
第３実施形態では、ステップＳ１０３において、今回顔が検出されかった場合（Ｓ１０３，ＮＯ）、ステップＳ９０１において制御部１０５は、顔の履歴不一致回数NoFaceCountに1を足してステップＳ９０２へ進む。
【００４７】
そして、ステップＳ９０２において制御部１０５は、顔の履歴不一致回数NoFaceCountが閾値ThTotalCount3より大きい場合（Ｓ９０２，ＹＥＳ）は、ステップＳ１１５において履歴が削除され、ステップＳ１１２に進む。
また、ステップＳ９０２において制御部１０５は、顔の不履歴一致回数NoFaceCountが閾値ThTotalCount3以下の場合（Ｓ９０２，Ｎｏ）は、履歴は削除せずにステップＳ１１２に進む。
【００４８】
ステップＳ９０３において、顔の履歴一致回数FaceCountが閾値ThTotalCount4より大きい場合（Ｓ９０３，ＹＥＳ）は、ステップＳ１１１に進む。
すなわち、顔が検出されなかった回数が所定以下のとき（Ｓ９０２，Ｎｏ）、かつ、顔が検出された回数が所定より多いとき（Ｓ９０３，ＹＥＳ）、前回の顔の検出結果がＡＥやＡＦに用いられる。
【００４９】
第３実施形態によると、第２実施形態と同様に、例えば、顔は存在しているが、一瞬、何らかの原因（誤検出や、何かが横切った場合など）で、顔が検出されない場合もある。このような場合であっても、確実に顔が存在しない場合だけ、顔の履歴が削除されるので、より安定した顔検出が可能となる。
【００５０】
（第４実施形態）
第４実施形態は、第１実施形態とカメラ１００の構成は同様であるので、その説明は省略する。第４実施形態が第１実施形態と異なるのは、カメラ使用時のフロー図である。図１０に第４実施形態のフローチャートを示す。図１０において、図２と同様のステップは、同一の符号を付し、その説明は省略する。
【００５１】
第４実施形態が、第１実施形態の図２と異なるのは、図１０に示すようにステップＳ１０４とステップＳ１０５との間にステップＳ１２０を含む点である。
ステップＳ１２０では、前回顔があっても（Ｓ１０４，ＹＥＳ）、前回顔と今回顔の検出に時間差が大きくあった場合（Ｓ１２０，ＮＯ）は、Ｓ１１５に進み履歴を削除し、通常のＡＥやＡＦを行う。
【００５２】
具体的には、前回顔検出時のタイムスタンプをtFaceDetect_pastとし、今回顔検出時のタイムスタンプをtFaceDetect_nowとし、今回顔と前回顔の時間差（tFaceDetect_now−tFaceDetect_past）をFaceTimeLagとしたとき、
FaceTimeLag<ThFaceTimeLagのときは、Ｓ１０５へ進み、
FaceTimeLag≧ThFaceTimeLagのときは、Ｓ１１５へ進み、履歴を削除（リセット）する。なお、ここでThFaceTimeLagはカメラに最適化された値となっている。
【００５３】
本実施形態によると、例えば、前回顔検出されたあとに、何らかのカメラ操作（絞り込みによるプレビューや、ミラーアップ撮影など）によって顔検出が中断されるが、メモリがクリアされない場合に、絞込み前の顔の情報や、ミラーアップ前の顔の情報を使わないようにすることができる。
【００５４】
（変形形態）
以上、説明した実施形態に限定されることなく、以下に示すような種々の変形や変更が可能であり、それらも本発明の範囲内である。
本実施形態では、第二撮像部１１２の撮像結果を用いたが、これに限らず、第一撮像部１０４により撮像された画像に基づいて顔を検出する場合にも適用可能である。
なお、実施形態及び変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。また、本発明は以上説明した実施形態によって限定されることはない。
【符号の説明】
【００５５】
１００：カメラ、１１２：第２撮像部、１２０：記憶部、１３０：顔検出装置、１３１：顔検出部、１３２：一致度演算部、１３３：一致判定部、１３４：撮影制御部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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